KR20240057145A - 굴착기 생산량 예측 장치 - Google Patents

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KR20240057145A
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Abstract

본 발명은, 굴착기 가동 데이터를 원격으로 수집하여 굴착기 생산량을 예측할 수 있는 굴착기 생산량 예측 장치를 제공하기 위한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 굴착기 생산량 예측 장치는 사전에 설정된 굴착기의 버켓(bucket) 사이즈와 상기 버켓에 의해 적재되는 적재물의 물리적 특성에 따라 상기 굴착기의 생산량을 예측하는 생산량 예측부, 상기 생산량 예측부에 의해 예측된 생산량에 따라 상기 굴착기의 생산성을 분석하는 생산성 분석부를 포함할 수 있다.

Description

굴착기 생산량 예측 장치{APPARATUS FOR PREDICTING PRODUCTION OF EXCAVATOR}
본 발명은 굴착기 생산량 예측 장치에 관한 것이다.
일반적으로 굴착기는 각 작업부위(붐, 암, 버켓)와 그 작업부위를 구동하기 위한 붐 실린더, 암 실린더, 버켓 실린더, 그리고 굴착기 몸체의 선회동작을 위한 선회 모터등의 작업기와 상기 각 작업기 구동 실린더에 동력원인 압유를 공급하기 위한 원동기와 유압 펌프로 구성되어 굴삭, 배토, 땅고르기 작업등 여러 가지 작업을 수행하는 유압식 건설기계이다.
최근 건설현장에서 시공 자동화와 굴착기 작업효율 증대를 위해 정확한 작업량 산출의 요구가 증대되고 있다. 특히, 건설장비 중에서 작업의 비중이 커서 중심적인 위치에 있는 굴착기의 작업량 산출이 필요하나, 종래에는 사용자가 작업 중간중간에 직접 굴착횟수를 체크하거나, 작업 전후의 작업 타겟 모양의 변화 관찰을 통해 산정하여, 굴착기의 생산량을 정확하게 예측하기 어려운 문제점이 있다.
일본 공개특허공보 2008-241300호
본 발명의 일 실시예에 따르면, 굴착기 가동 데이터를 원격으로 수집하여 굴착기 생산량을 예측할 수 있는 굴착기 생산량 예측 장치가 제공된다.
상술한 본 발명의 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 굴착기 생산량 예측 장치는 사전에 설정된 굴착기의 버켓(bucket) 사이즈와 상기 버켓에 의해 적재되는 적재물의 물리적 특성에 따라 상기 굴착기의 생산량을 예측하는 생산량 예측부, 상기 생산량 예측부에 의해 예측된 생산량에 따라 상기 굴착기의 생산성을 분석하는 생산성 분석부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 굴착기의 생산량을 정확하게 예측할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 굴착기 생산량 예측 장치의 개략적인 구성도이다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 굴착기 생산량 예측 장치의 생산량 예측부의 예측 정확도를 나타내는 표이다.
도 3은 본 발명의 굴착기 생산량 예측 장치가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 굴착기 생산량 예측 장치의 개략적인 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 굴착기 생산량 예측 장치(100)는 생산량 예측부(110), 생산성 분석부(120)를 포함할 수 있고, 최적화부(130)를 더 포함할 수 있다.
상기 굴착기는 사전에 설정된 사이즈를 갖는 버켓(bucket)으로 적재물을 수납하여 트럭 등에 상차할 수 있으며, 본 발명의 일 실시예에 따른 굴착기 생산량 예측 장치(100)는 상기 굴착기의 상차 작업량을 상기 굴착기의 생산량으로 예측할 수 있다.
생산량 예측부(110)는 상기 굴착기의 적재물의 물리적 특성과 상기 버켓의 사이즈에 따라 상기 굴착기의 생산량을 예측할 수 있다.
상기 적재물의 물리적 특성은 적재물의 종류 및 밀도를 포함할 수 있다.
예를 들어, 적재물의 종류로는 골재, 진흙, 고운 흙 등일 수 있으며, 골재의 밀도는 1.6톤(Ton)/m3, 진흙의 밀도는 1.7톤(Ton)/m3, 고운 흙의 밀도는 1.5톤(Ton)/m3일 수 있다.
상기 버켓의 사이즈(부피) 종류는 일반 상차의 경우 1.5m3 또는 1,27m3일 수 있으며, 골재용 체버켓의 경우 1.27m3일 수 있다.
생산량 예측부(110)는 상기 적재물의 밀도와 상기 버켓의 사이즈의 곱으로 상기 굴착기의 생산량을 예측할 수 있다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 굴착기 생산량 예측 장치의 생산량 예측부의 예측 정확도를 나타내는 표이다.
도 1과 함께 도 2a를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 굴착기 생산량 예측 장치(100)의 생산량 예측부(110)의 적재물의 종류의 표본에 따른 정확도를 볼 수 있으며, 도 2b를 참조하면 버켓의 사이즈 종류의 표본에 따른 정확도를 볼 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 생산량 예측 또는 생산성 분석에 필요한 데이터 중 적어도 일부인 굴착기에 장착된 센서로부터 측정된 데이터는 텔레메틱스(telematic) 기반으로 굴착기 생산량 예측 장치(100)에 전달될 수 있다.
예를 들어, 상기 굴착기의 구성 요소 중 상차 작업에 이용되는 구성의 실린더 압력 데이터, 상기 굴착기가 상차 작업에 이용된 작업 시간 등이 상기 텔레메틱스 기반으로 굴착기 생산량 예측 장치(100)에 전달될 수 있다.
생산량 예측부(110)는 상기 굴착기는 상기 버켓에 상기 적재물이 가득찬 상태로 상차 작업을 진행하는 것으로 가정하고 상기 굴착기의 생산량을 예측할 수 있다.
여기서, 버켓에 적재물이 가득찬 상태는 버켓의 내부 밑바닥부터 높이 방향으로 버켓의 개방면까지 적재물이 수납된 상태를 의미할 수 있다.
생산성 분석부(120)는 생산량 예측부(110)에 의해 예측된 생산량에 따라 상기 굴착기의 생산성을 분석할 수 있다.
생산성 분석부(120)는 분석하는 생산성(productive)는 다음과 같이 정의될 수 있다.
P=Payload/((A*연료 소모량)*(B*작업시간))
여기서, P는 생산성, Payload는 생산량 예측부(120)에 의해 예측된 생산량, A, B는 사용자가 설정 가능한 가중치를 나타내는 계수일 수 있으며, 상기 생산성의 단위는 톤(Ton)/(리터(liter)*초(sec))일 수 있다.
생산성 분석부는 계산된 생산성에 기초하여 좋음(Good)/보통(Normal)/나쁨(Bad)로 평가할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 굴착기 생산량 예측 장치(100)는 최적화부(130)를 더 포함할 수 있다. 최적화부(130)는 생산성 분석부(120)의 분석 결과에 따라 생산성을 더 높일 수 있도록 상기 굴착기의 제어 파라미터를 최적화할 수 있다. 예를 들어, 상기 굴착기의 변속 기어비와 같이 상차 작업에 이용되는 구성의 제어 파라미터일 수 있다.
도 3은 본 발명의 굴착기 생산량 예측 장치가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면이다.
도 3을 참조하면, 상술한 하나 이상의 실시예를 구현하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(1100)를 포함하는 시스템(1000)의 예시를 도시한다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.
컴퓨팅 디바이스(1100)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1110) 및 메모리(1120)를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛(1110)은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이(Field Programmable Gate Arrays; FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다. 메모리(1120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 추가적인 스토리지(1130)를 포함할 수 있다. 스토리지(1130)는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지(1130)에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지(1130)에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세싱 유닛(1110)에 의해 실행되기 위해 메모리(1120)에 로딩될 수 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 입력 디바이스(들)(1140) 및 출력 디바이스(들)(1150)을 포함할 수 있다. 여기서, 입력 디바이스(들)(1140)은 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 디바이스(들)(1150)은 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 입력 디바이스(들)(1140) 또는 출력 디바이스(들)(1150)로서 사용할 수도 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 네트워크(1200)을 통하여 다른 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1300))와 통신할 수 있게 하는 통신접속(들)(1160)을 포함할 수 있다. 여기서, 통신 접속(들)(1160)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 디바이스(1100)를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신 접속(들)(1160)은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다.
상술한 컴퓨팅 디바이스(1100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크에 의해 상호접속될 수도 있다.
본 명세서에서 사용되는 "생산량 예측부", "생산성 분석부", "최적화부" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다. 예를 들어, 생산량 예측부", "생산성 분석부", "최적화부" 등은 프로세서 상에서 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능물(executable), 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 컨트롤러 상에서 구동중인 애플리케이션 및 컨트롤러 모두가 구성요소일 수 있다. 하나 이상의 구성요소는 프로세스 및/또는 실행의 스레드 내에 존재할 수 있으며, 구성요소는 하나의 컴퓨터 상에서 로컬화될 수 있고, 둘 이상의 컴퓨터 사이에서 분산될 수도 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 굴착기의 생산량을 정확하게 예측할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고 후술하는 특허청구범위에 의해 한정되며, 본 발명의 구성은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 그 구성을 다양하게 변경 및 개조할 수 있다는 것을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 쉽게 알 수 있다.
100: 굴착기 생산량 예측 장치
110: 생산량 예측부
120: 생산성 분석부
130: 최적화부

Claims (10)

  1. 사전에 설정된 굴착기의 버켓(bucket) 사이즈와 상기 버켓에 의해 적재되는 적재물의 물리적 특성에 따라 상기 굴착기의 생산량을 예측하는 생산량 예측부; 및
    상기 생산량 예측부에 의해 예측된 생산량에 따라 상기 굴착기의 생산성을 분석하는 생산성 분석부
    를 포함하는 굴착기 생산량 예측 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생산량 예측부는 상기 굴착기의 굴차 동작에 사용되는 실린더의 압력 및 상기 굴착기의 작업 시간을 더 전달받아 상기 굴착기의 생산량을 예측하는 굴착기 생산량 예측 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 생산량 예측부는 상기 굴착기에 장착된 센서로부터 사전에 설정된 텔레메틱스(telematics) 기반으로 생산량 예측에 필요한 데이터를 전송받는 굴착기 생산량 예측 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 생산량 예측부는 상기 적재물의 종류 및 밀도에 따라 상기 굴착기의 생산량을 예측하는 굴착기 생산량 예측 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 생산량 예측부는 상기 굴착기의 상차 작업시 상기 버켓에 상기 적재물이 가득찬 상태로 가정하여 상기 굴착기의 생산량을 예측하는 굴착기 생산량 예측 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 생산성 분석부는 상기 생산량 예측부에 의해 예측된 생산량을 상기 굴착기의 연료 소모량과 작업 시간의 곱으로 나누어 상기 굴착기의 생산성을 분석하는 굴착기 생산량 예측 장치.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 생산량 예측부는 상기 굴착기의 구성 중 상차 동작에 필요한 구성의 실린더 압력값 및 상기 굴착기의 작업 시간을 상기 텔레메틱스 기반으로 전달받는 굴착기 생산량 예측 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 생산량 예측부는 상기 버켓으로 상기 적재물을 상차하는 상차 작업량으로 상기 굴착기의 생산량을 인식하는 굴착기 생산량 예측 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 생산량 예측부는 상기 적재물의 밀도와 상기 버켓의 사이즈의 곱으로 상기 굴착기의 생산량을 예측하는 굴착기 생산량 예측 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 생산성 분석부로부터의 분석 결과에 따라 상기 굴착기의 제어 파라미터를 최적화시키는 최적화부를 더 포함하는 굴착기 생산량 예측 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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